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具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位布局，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米）。 ○ 商务舱采用 4 排座位布局，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 过道宽（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间：每位乘客可携带一个拉杆箱 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地乘客的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的洗手间（同级别中的特色）。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
高效家庭解决方案™ 计划日课程大纲
1. 生产力是自我提升的。经营家庭并不像土拨鼠日那样。你必须改变和改进你正在做的事情。2. 规划需要时间。每个三个月专注于一两个习惯。这将使你的习惯产生可持续的变化，这些习惯将坚持下去！3. 你钦佩谁表现出了你想要培养的习惯？观察他们做什么来帮助你确定你想要的改变或习惯。4. 你有很多角色和责任。你这个三个月想要关注的主要角色是什么？5. 设置你的 Sunday Basket ® 并完成你的 Productive Home Solution™ 中的任务将不断为你腾出更多时间。你越有条理，你就越有时间去做你独特的事情。相信这个过程。坚持下去。6. 完成组织任务将帮助你解锁未来的时间。
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
迈向量子化学的高效量子计算
在当前嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 体制下，人们设计了各种算法来取得实用的量子优势。这些 NISQ 算法大多数都是变分的，即基于变分定理。变分量子算法 (VQA) 17,18 可以通过将不需要量子属性的计算卸载到传统计算机上来显著减少量子电路深度。这个想法自然而然地源于尽可能少地使用量子计算机。VQA 是启发式的，依赖于一个按照某种方案进行优化的拟定电路。VQA 的一个相当大的缺点是这个优化过程需要许多测量，这个因素可能会限制或消除获得实用量子优势的机会。14 尽管存在这个缺点，但由于与当前硬件限制有关的原因，VQA 是迄今为止研究最多的量子算法类型。变分量子特征值求解器 (VQE) 19,20 是最著名的 VQA。然而，其他方法，如变分量子虚时间演化 (VarQITE)，也是有竞争力的替代方案。21
A220 系列：专为提高效率而打造
○ 经济舱采用 5 排座位排列，经济舱座椅宽度为 18+英寸（47 厘米），为同级别中最宽；中间座椅更宽，为 19 英寸（48.3 厘米） ○ 商务舱采用 4 排座位排列，座椅宽度为 21 英寸（53.3 厘米） ● 宽过道（约 20 英寸 - 50.8 厘米），可加快周转速度 ● 垂直侧壁可提供更多的个人空间和舒适度（特别是在肩部高度） ● 同级别中最大的头顶储物空间 ● 大型全景窗户（11 英寸 x 16 英寸），可为客舱提供更多自然光 ● 全彩 LED 氛围灯，具有可定制场景，有助于减轻目的地的疲劳 ● 更方便行动不便乘客使用的盥洗室（同级别中的一项特色） ● A220 客舱内的空气是从外部吸入的新鲜空气与经过高效过滤器（称为 HEPA 过滤器，可去除 99.9% 的空气颗粒）的空气混合A220 客舱空气每 2-3 分钟彻底更新一次
DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。